Oracle AnalyticsでのOracle Cloud Infrastructure Visionモデルの使用

事前トレーニング済Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Visionモデルを使用して、イメージおよびビデオを分析します。これにより、機械学習(ML)や人工知能(AI)の専門知識がなくても、画像認識とテキスト認識をアプリケーションに組み込むことができます。

たとえば、OCIの事前トレーニング済Visionモデルを使用する場合、写真の中の車や顔などのオブジェクトを検出し、イメージにぼかしを入れて個人の身元を保護できます。

Oracle Analyticsでは、次のモデルがサポートされます:

イメージのイメージ分類。
イメージおよびビデオの顔検出。
イメージおよびビデオのテキスト検出。
ビデオのラベル検出。
イメージおよびビデオのオブジェクト検出。

前提条件:

「Oracle AnalyticsとOracle Cloud Infrastructure Visionの統合」を参照してください。
「OCI Visionモデルを使用した分析のためのイメージまたはビデオの準備」を参照してください。

ノート:

Oracle Analyticsを使用したOCIの顔検出では、イメージ当たり最大250の顔を識別できます。

Oracle Analytics 「ホーム」ページで、「作成」をクリックし、「データ・フロー」をクリックします。
イメージまたはビデオを参照する準備されたデータセットを選択し、「追加」をクリックします。
「データ・フロー・ステップ」ペインで、「AIモデルの適用」をダブルクリックします。
「AIモデルの選択」で、モデルを選択してから「OK」をクリックします。
「出力」および「パラメータ」オプションを使用して、モデルを構成します。

図oci-vision-face-recognition.pngの説明
「モデルの適用」で、「パラメータ」を展開し、「入力列」および「入力タイプ」を構成します。
- 「入力列」 - 「列の選択」をクリックし、イメージまたはビデオのバケットURLまたはURIを含むデータセット列を選択します。たとえば、データセット列の名前がURLの場合は、「URL」を選択します。
  
  「図vision_parameters.pngの説明」
- 入力タイプ:
  - バケットごとにソース・イメージを参照する場合は、「バケット」を選択します。
  - 個別にソース・イメージを参照する場合は、「イメージ」を選択します。
  - 個別にソース・ビデオを参照する場合は、「ビデオ」を選択します。
「オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデルのパラメータ・オプション」を参照してください。
「データ・フロー・ステップ」ペインで、「データの保存」をダブルクリックします。
データセットの名前を入力し、データセットを保存する場所を選択します。
たとえば、データセットを「駐車場分析結果」という名前にすることができます。
「保存」をクリックし、データ・フローの名前を入力し、OKをクリックしてデータ・フローを保存します。
「データ・フローの実行」をクリックしてイメージを分析し、結果を新しいデータセットに出力します。
Oracle Analytics 「ホーム」ページで、「データ」をクリックし、ステップ8で指定したデータセットを開きます。
データセットを使用して、結果を分析します。「顔検出、オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデル用に生成された出力データ」を参照してください。

イメージが20,000未満の場合は、単一のデータ・フローで処理できます。イメージが20,000を超える場合は、個別のデータ・フローを作成して各バケットを処理し(つまり、バケットごとに個別のデータセットを使用し)、シーケンスを使用して複数のデータ・フローを順番に処理します。「一連のデータ・フローを使用したデータの処理」を参照してください。

生成されたデータセットを検索するには、Oracle Analyticsホーム・ページから、「データ」、「データセット」の順にナビゲートします。

「図vision_output_ds.pngの説明」

生成された結果の詳細は、「顔検出、オブジェクト検出、イメージ分類およびテキスト検出分析モデル用に生成された出力データ」を参照してください。